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Deep Learning 

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  1. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Durch Deep Learning unterstütztes Biofeedback

    Nach 60 Jahren Entwicklung von Biofeedback für Gehirnwellen, grundlegender und angewandter Forschung, Therapie und dem Bau verschiedener Geräte gibt es eine gut definierte Reihe von Anwendungen sowohl in Gesundheit als auch in Krankheit. Während …

    verfasst von:
    Jorge J. Palacios-Venegas
    Erschienen in:
    Fortschritte in der nicht-invasiven biomedizinischen Signalverarbeitung mit ML (2024)
  2. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Überblick über die Klassifizierung von EEG-Signalen mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken

    Elektroenzephalographie-Signale (EEG-Signale) werden weit verbreitet für die Prognose und Diagnose mehrerer Störungen verwendet, wie zum Beispiel Epilepsie, Schizophrenie, Parkinson-Krankheit usw. Es wurde in der Literatur gezeigt, dass …

    verfasst von:
    Fatima Hassan, Syed Fawad Hussain
    Erschienen in:
    Fortschritte in der nicht-invasiven biomedizinischen Signalverarbeitung mit ML (2024)
  3. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence

    Die Trennung von Artificial Intelligence, Machine Learning und Deep Learning als unabhängige Techniken ist eine Voraussetzung für das Data Management. Die Geschichte der künstlichen Intelligenz ist wichtig, um sie in Bezug auf das Data Management …

    verfasst von:
    Klaus-Dieter Gronwald
    Erschienen in:
    Data Management (2024)
  4. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Verwendung von Deep Learning Methoden zur Erkennung und Verfolgung von Objekten bei Inspektions- und Montageaufgaben

    Im Bausektor bietet Building Information Modeling (BIM) in Kombination mit künstlicher Intelligenz als Querschnittstechnologie verschiedenste Anwendungsszenarien im gesamten Lebenszyklus eines Bauwerks. Besonders in der Ausführungs- und …

    verfasst von:
    Angelina Aziz, Niklas Gard, Peter Eisert, Markus König, Anna Hilsmann
    Erschienen in:
    Künstliche Intelligenz im Bauwesen (2024)
  5. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Deep Learning: How to Apply Machine Learning and Deep Learning Methods to Audio Analysis

    So before understanding about deep learning, we should also look at Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). The purpose of AI is to train machines in such a way that they can function like the human mind. The field of AI includes …

    verfasst von:
    Manan Dabral, Tejinder Kaur, Abhay Khanna, Ashish Yadav, Ojas Sharma, Nakul
    Erschienen in:
    Mobile Radio Communications and 5G Networks (2024)
  6. 18.05.2024 | Online First

    Leveraging deep learning-assisted attacks against image obfuscation via federated learning

    Obfuscation techniques (e.g., blurring) are employed to protect sensitive information (SI) in images such as individuals’ faces. Recent works demonstrated that adversaries can perform deep learning-assisted (DL) attacks to re-identify obfuscated …

  7. Open Access 14.05.2024 | Online First

    Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations

    In recent years, deep reinforcement learning has emerged as a technique to solve closed-loop flow control problems. Employing simulation-based environments in reinforcement learning enables a priori end-to-end optimization of the control system …

  8. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    NASDAQ Stock Value Prognosis—A Comparative Scrutiny Using Deep Learning and Machine Learning Models

    Predicting stock market trends is challenging due to the uncertainty and multiple factors that influence stock prices. This project uses deep learning and machine learning techniques to predict stock market trends. Based on stock market data from …

    verfasst von:
    Ananthalakshmi Gundu, Nuthanakanti Bhaskar, K. Srujan Raju, Avala Raji Reddy
    Erschienen in:
    Proceedings of 4th International Conference on Recent Trends in Machine Learning, IoT, Smart Cities and Applications (2024)
  9. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    DeepPull: Deep Learning-Based Approach for Predicting Reopening, Decision, and Lifetime of Pull Requests on GitHub Open-Source Projects

    This paper introduces DeepPull, a novel multi-output deep learning-based classification approach designed to predict pull request outcomes in GitHub’s pull-based software development model. The primary goal of DeepPull is to provide …

    verfasst von:
    Peerachai Banyongrakkul, Suronapee Phoomvuthisarn
    Erschienen in:
    Software Technologies (2024)
  10. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Applications of Deep Learning for Composites Materials

    Composite materials are highly sought-after in various industries for their extraordinary properties. These materials are created by combining two or more different substances, resulting in a novel material with improved characteristics. However …

    verfasst von:
    Deepali Verma, Akarsh Verma, Aman Verma, Hariome Sharan Gupta
    Erschienen in:
    Hybrid Composite Materials (2024)
  11. 21.05.2024 | Online First

    CitrusDiseaseNet: An integrated approach for automated citrus disease detection using deep learning and kernel extreme learning machine

    Citrus fruit and leaf diseases pose a significant threat to citrus production worldwide, leading to substantial yield declines and economic losses. Diagnosing these diseases timely and accurately is essential to implement effective disease …

  12. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Text-to-Speech Conversation Using Optimized Deep Learning Model

    This research uses text-to-speech (TTS) pretraining to provide a unique transformer-based sequence-to-sequence voice conversion (VC) model. The capacity of seq2seq VC models to translate prosody is a major selling point. Although VC has been …

    verfasst von:
    M. Rudra Kumar, J. Harshavardhan, B. Jayanth, E. Nithin, P. Awaiz Ul Kareem
    Erschienen in:
    Proceedings of 4th International Conference on Recent Trends in Machine Learning, IoT, Smart Cities and Applications (2024)
  13. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Multimodal Deep Learning

    Multimodal deep learning has gained significant attention and shown great promise in various domains, including medical, manufacturing, Internet of Things (IoT), remote sensing, and urban big data. This chapter provides an overview of neural …

    verfasst von:
    Amirreza Shaban, Safoora Yousefi
    Erschienen in:
    Multimodal and Tensor Data Analytics for Industrial Systems Improvement (2024)
  14. 20.05.2024 | Online First

    Diabetic Retinopathy Detection Using Deep Learning Multistage Training Method

    Diabetic retinopathy (DR) stands as the most prevalent diabetic eye ailment and constitutes one of the primary causes of blindness worldwide. Detecting and classifying retinal images can be laborious and demands specialized expertise. In this …

  15. Open Access 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Connecting with The Deep: Lifelong Learning (LLL) and Marine Sustainability

    This chapter frames marine sustainability within ongoing global and regional initiatives in lifelong learning and adult education. The authors of this chapter argue that to achieve the ambitious targets set out in the SDGs, our adult population …

    verfasst von:
    Caroline Johansen, Rhianon Williams, Ourania Xylouri, Giuliana Panieri
    Erschienen in:
    Emotional and Ecological Literacy for a More Sustainable Society (2024)
  16. 17.05.2024 | Online First

    Smart defect detection using transfer learning in injection molding: a comparative exploration study of deep learning architectures

    In the dynamic landscape of Industry 4.0, optimizing industrial processes like injection molding for enhanced efficiency and quality is paramount. This study endeavors to address this imperative of developing an automatic defect detection system …

  17. 17.05.2024 | Online First

    Unified deep learning model for multitask representation and transfer learning: image classification, object detection, and image captioning

    The application of deep learning has demonstrated impressive performance in computer vision tasks such as object detection, image classification, and image captioning. Though most models excel at performing single vision or language tasks …

  18. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Indian Music Instrument Classification Using Deep Learning on Embedded Platforms

    Indian musical instruments are an integral part of the rich cultural heritage of India. These instruments have evolved over centuries and are unique in their sound, construction, and playing technique. The popularity of Indian music in Western …

    verfasst von:
    Satish Chikkamath, Uday Kulkarni, Mahek Jain, Guruprasad Kamat, Rochan Bachari, Sangamesh Mainale
    Erschienen in:
    Proceedings of 4th International Conference on Recent Trends in Machine Learning, IoT, Smart Cities and Applications (2024)
  19. Open Access 01.05.2024 | OriginalPaper

    Research trends in deep learning and machine learning for cloud computing security

    Deep learning and machine learning show effectiveness in identifying and addressing cloud security threats. Despite the large number of articles published in this field, there remains a dearth of comprehensive reviews that synthesize the …

  20. 2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

    Deep Learning in Distance Awareness Using Deep Learning Method

    Recent studies have shown that deep learning does pretty well at reproducing 3D scenes using multiple-view images or videos. Nevertheless, these restorations do not expose the personalities of the items, and item identification is necessary for …

    verfasst von:
    Raghad I. Hussein, Ameer N. Onaizah
    Erschienen in:
    Micro-Electronics and Telecommunication Engineering (2024)

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